(57)【要約】【課題】複数の画像を複数のカテゴリに精度良く分類できるようにする。【解決手段】分類部３０が、複数の画像を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての撮影時間差の平均値を算出し、すべての撮影時間差と平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較し、しきい値を超える撮影時間差を得た２つの画像間をカテゴリの区切り位置として、複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する分類処理を行う。【選択図】図１
2007122110.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、すべての該撮影時間差と前記平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較し、前記しきい値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とする画像分類装置。
【請求項２】
前記分類手段は、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段であることを特徴とする請求項１または２記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記分類手段は、前記画像群または前記分類されたカテゴリ毎の画像群における前記しきい値が、あらかじめ定めた最小値以下となる場合に、前記分類処理を終了する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項５】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、該すべての撮影時間差と前記平均値との差を前記すべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、前記分散または前記標準偏差に基づくしきい値とを比較し、該しきい値を超える前記正規化した値を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とする画像分類装置。
【請求項６】
前記分類手段は、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段であることを特徴とする請求項５記載の画像分類装置。
【請求項７】
前記分類手段は、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段であることを特徴とする請求項５または６記載の画像分類装置。
【請求項８】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、該すべての撮影時間差と前記平均値を重みづけした重みづけ平均値とを比較し、前記重みづけ平均値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とする画像分類装置。
【請求項９】
前記分類手段は、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段であることを特徴とする請求項８記載の画像分類装置。
【請求項１０】
前記分類手段は、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段であることを特徴とする請求項８または９記載の画像分類装置。
【請求項１１】
前記分類手段は、前記画像群または前記分類されたカテゴリ毎の画像群における前記しきい値が、あらかじめ定めた最小値以下となる場合に、前記分類処理を終了する手段であることを特徴とする請求項８から１０のいずれか１項記載の画像分類装置。
【請求項１２】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
すべての該撮影時間差と前記平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較し、
前記しきい値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とする画像分類方法。
【請求項１３】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
該すべての撮影時間差と前記平均値との差を前記すべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、前記分散または前記標準偏差に基づくしきい値とを比較し、
該しきい値を超える前記正規化した値を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とする画像分類方法。
【請求項１４】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
該すべての撮影時間差と前記平均値を重みづけした重みづけ平均値とを比較し、
前記重みづけ平均値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とする画像分類方法。
【請求項１５】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出する手順と、
すべての該撮影時間差と前記平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較する手順と、
前記しきい値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う手順とを有することを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出する手順と、
該すべての撮影時間差と前記平均値との差を前記すべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、前記分散または前記標準偏差に基づくしきい値とを比較する手順と、
該しきい値を超える前記正規化した値を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う手順とを有することを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出する手順と、
該すべての撮影時間差と前記平均値を重みづけした重みづけ平均値とを比較する手順と、
前記重みづけ平均値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う手順とを有することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像を複数のカテゴリに分類する画像分類装置および方法並びに画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラおよびスキャナの普及により、誰もが手軽にデジタルの画像を取得することが可能となっている。また、画像をパソコンに取り込んで整理することも行われている。この場合、画像の整理は、ユーザに起こったイベント毎に画像を分類して行うことが多い。例えば、ヨーロッパ旅行へ出かけた場合には、フランス、イギリス、スペイン等のように取得した画像を国毎のカテゴリに分類し、さらにフランスのカテゴリに分類された画像については、パリおよびニース等の出かけた場所毎にさらに細かいカテゴリに画像を分類する。また、パリに分類された画像については、エッフェル塔、凱旋門およびノートルダム寺院等のさらに細かいカテゴリに画像を分類する。さらには、ノートルダム寺院については、寺院の前、離れた場所および寺院の中等のさらに細かいカテゴリに画像を分類することもある。
【０００３】
このように画像を階層化して複数のカテゴリに分類しておけば、後で画像を参照する際にイベント毎に分けられた画像を参照できるため、画像の整理を容易に行うことができる。
【０００４】
その一方で、画像を階層化して分類する作業は、画像を見ながら、さらにはユーザの記憶をたどりながら行う必要があるため、ユーザにとって非常に煩わしい作業となっている。
【０００５】
このため、画像を自動で分類するための各種手法が提案されている。例えば、画像に付与された撮影日時を表す撮影日時を表す情報に基づいて画像を時間軸上に配置し、撮影時間が隣接する２つの画像についての撮影時間差をしきい値と比較して画像をあらかじめ定めたｋ個のカテゴリに分類する方法が提案されている（ｋ平均クラスタリングの手法、特許文献１参照）。また、画像に関係付けられた撮影日時情報を基に保存された画像の数を所定の期間毎に集計して画像の撮影頻度を求め、この撮影頻度から得られる所定の期間内に撮影された画像数の多いあるいは少ないを所定のしきい値から判断して、複数の画像をイベント毎の複数のカテゴリに分類する手法も提案されている（特許文献２参照）。さらに、ユーザのスケジュールを表すスケジュール情報を参照して、画像をユーザのスケジュールに応じたカテゴリに分類する手法も提案されている（特許文献３参照）。
【特許文献１】特開２０００−１１２９９７号公報
【特許文献２】特開２００３−１４１１３０号公報
【特許文献３】特開２００３−２９８９９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献３に記載の手法は、ユーザのスケジュールおよび撮影により取得した画像の双方を管理する必要があることから、実際には撮影日時を表す情報のみを用いて画像を分類する上記特許文献１，２に記載された手法を用いることが現実的である。しかしながら、特許文献１，２に記載された手法は、撮影日時が隣接する画像間の時間差を用いるのみであり、さらに適切なしきい値を設定することが簡単ではないことから、精度良く画像を分類することが困難である。また、特許文献１に記載された手法は、ｋ平均クラスタリングの手法を用いていることから、分類するカテゴリの数であるｋの値を決定する必要があるため、適切にｋの値を設定できなかった場合には、分類の精度が極端に悪くなってしまうという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２に記載された手法は、適切な所定の期間を定義することが困難であり、所定の期間の定め方を誤ると精度良く画像を分類することができない。また、撮影頻度は撮影対象となるイベントのみではなく、撮影者に大きく依存するものある。すなわち、同じイベントであっても１０秒毎に撮影を行う撮影者もいれば、１０分おきに撮影を行う撮影者もいる。このような場合、特許文献２に記載された手法によっては、精度良く画像を分類することができない。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、複数の画像を複数のカテゴリに精度良く分類できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による第１の画像分類装置は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、すべての該撮影時間差と前記平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較し、前記しきい値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、「ポアソン分布の確率関数」とは、単位時間内に平均λ回起こる事象Ａがあるときに、単位時間内に事象Ａがｘ回起こる確率を算出するための関数であり、詳しくは後述する。
【００１１】
なお、本発明による第１の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段としてもよい。
【００１２】
また、本発明による第１の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段としてもよい。
【００１３】
また、本発明による第１の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記画像群または前記分類されたカテゴリ毎の画像群における前記しきい値が、あらかじめ定めた最小値以下となる場合に、前記分類処理を終了する手段としてもよい。
【００１４】
本発明による第２の画像分類装置は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、該すべての撮影時間差と前記平均値との差を前記すべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、前記分散または前記標準偏差に基づくしきい値とを比較し、該しきい値を超える前記正規化した値を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
なお、本発明による第２の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段としてもよい。
【００１６】
また、本発明による第２の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段としてもよい。
【００１７】
本発明による第３の画像分類装置は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類装置において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、該すべての撮影時間差と前記平均値を重みづけした重みづけ平均値とを比較し、前記重みづけ平均値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行う分類手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１８】
なお、本発明による第３の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記平均値を算出するに際し、前記撮影時間差があらかじめ定めた設定値を超えている場合には、該撮影時間差を前記設定値により置換する手段としてもよい。
【００１９】
また、本発明による第３の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記分類されたカテゴリ毎の画像群に対する前記分類処理を、該分類処理が行われる度に繰り返し行う手段としてもよい。
【００２０】
また、本発明による第３の画像分類装置においては、前記分類手段を、前記画像群または前記分類されたカテゴリ毎の画像群における前記しきい値が、あらかじめ定めた最小値以下となる場合に、前記分類処理を終了する手段としてもよい。
【００２１】
本発明による第１の画像分類方法は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
すべての該撮影時間差と前記平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とを比較し、
前記しきい値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とするものである。
【００２２】
本発明による第２の画像分類方法は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
該すべての撮影時間差と前記平均値との差を前記すべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、前記分散または前記標準偏差に基づくしきい値とを比較し、
該しきい値を超える前記正規化した値を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とするものである。
【００２３】
本発明による第３の画像分類方法は、撮影日時情報が付与された複数の画像からなる画像群を複数のカテゴリに分類する画像分類方法において、
前記画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての該撮影時間差の平均値を算出し、
該すべての撮影時間差と前記平均値を重みづけした重みづけ平均値とを比較し、
前記重みづけ平均値を超える前記撮影時間差を得た２つの画像間を前記カテゴリの区切り位置として、前記画像群を前記複数のカテゴリに分類する分類処理を行うことを特徴とするものである。
【００２４】
なお、本発明による第１から第３の画像分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明による第１の画像分類装置および方法によれば、複数の画像からなる画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間の撮影時間差およびすべての撮影時間差の平均値が算出される。そして、すべての撮影時間差と平均値を用いたポアソン分布の確率関数から得られるしきい値とが比較され、しきい値を超える絶対値を得た２つの画像間がカテゴリの区切り位置とされて、画像群が複数のカテゴリに分類される。
【００２６】
このように第１の画像分類装置および方法においては、ポアソン分布の確率関数から得られるしきい値をカテゴリの区切り位置を決定するためのしきい値としていることから、画像を分類するためのしきい値が一定のしきい値ではなく、分類の対象となる画像群に含まれる画像の実際の撮影時間差に応じて適応的に変更されたしきい値となる。したがって、画像群に含まれる複数の画像の実際の撮影時間差に応じて、画像群を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００２７】
本発明による第２の画像分類装置および方法によれば、複数の画像からなる画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間のすべての撮影時間差およびすべての撮影時間差の平均値が算出される。そして、すべての撮影時間差と平均値との差をすべての撮影時間差の標準偏差により正規化した値と、分散または標準偏差に基づくしきい値とが比較され、しきい値を超える正規化した値を得た２つの画像間がカテゴリの区切り位置とされて、画像群が複数のカテゴリに分類される。
【００２８】
このように第２の画像分類装置および方法においては、すべての撮影時間差と平均値との差をすべての撮影時間差の分散または標準偏差に基づいて正規化した値と、分散または標準偏差に基づくしきい値とを比較していることから、分類を行うためのしきい値との比較が統計的に正規化された状態で行われることとなる。したがって、一定のしきい値ではなく、撮影時間差の正規分布に応じて適応的に変更されたしきい値により画像を分類することとなるため、分類の対象となる画像群の実際の撮影時間差に応じて、画像群を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００２９】
本発明による第３の画像分類装置および方法によれば、複数の画像からなる画像群を撮影日時の昇順または降順に並べた場合における、隣接する画像間のすべての撮影時間差およびすべての撮影時間差の平均値が算出される。そして、すべての撮影時間差を平均値を重みづけした重みづけ平均値とが比較され、重みづけ平均値を超える撮影時間差を得た２つの画像間がカテゴリの区切り位置とされて、画像群が複数のカテゴリに分類される。
【００３０】
このように第３の画像分類装置および方法においては、すべての撮影時間差の重みづけ平均値をカテゴリの区切り位置を決定するためのしきい値としていることから、画像を分類するためのしきい値が一定のしきい値ではなく、分類の対象となる画像群に含まれる画像の実際の撮影時間差に応じて適応的に変更されたしきい値となる。したがって、分類の対象となる画像群の撮影時間差に応じて、画像群を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００３１】
また、平均値を求めるに際し、撮影時間差が所定の設定値を超えている場合に撮影時間差を設定値により置換することにより、無意味に大きな撮影時間差により、撮影時間差の平均値、平均値を用いたポアソン分布の確率変数から得られるしきい値、および平均値を重みづけた重みづけ平均値の変動が大きくなることを防止できるため、より精度良く画像を分類することができる。
【００３２】
また、分類されたカテゴリ毎の画像群に対する分類処理を、分類処理が行われる毎に繰り返し行うことにより、画像を階層化して分類することができる。
【００３３】
また、画像群または分類されたカテゴリ毎の画像群における、ポアソン分布の確率関数から得られるしきい値および重みづけ平均値が、あらかじめ定められた最小値以下となる場合に分類処理を終了することにより、撮影時間差が短い２つの画像が異なるカテゴリに分類されてしまうことを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように第１の実施形態による画像分類装置１は、画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、ＣＰＵ１２を動作させるプログラム、後述する画像分類プログラム、画像を閲覧するためのビューアソフトおよび各種定数等が記録されているＲＯＭおよびＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、種々の指示を装置１に対して行うためのキーボードおよびマウス等からなる入力部１６と、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１８とを備える。
【００３５】
また、画像分類装置１は、画像データを記録したメモリカード２から画像データを読み出したり、メモリカード２に画像データを記録したりするためのカードスロット２０と、画像データをＪＰＥＧに代表される手法で圧縮したり、圧縮した画像データを解凍する圧縮解凍部２２と、画像データやＣＰＵ１２が実行する各種プログラム等を記録するハードディスク２４と、システムメモリ１４、カードスロット２０およびハードディスク２４を制御するメモリ制御部２６と、表示部１８の表示を制御する表示制御部２８とを備える。
【００３６】
また、画像分類装置１は、ハードディスク２４に作成された複数のフォルダのうち、ユーザが所望する処理対象のフォルダに保存された画像を複数のカテゴリに階層化して分類する分類部３０を備える。
【００３７】
以下、第１の実施形態における分類部３０が行う画像の分類処理について説明する。なお、本実施形態においては処理対象のフォルダには複数の画像が保存されているものとする。図２は第１の実施形態における分類処理のフローチャートである。ユーザが入力部１６から画像分類の指示を行うことにより分類部３０が処理を開始し、まず、処理対象のフォルダに保存されている画像を撮影日時の昇順にソートし（ステップＳＴ１）、処理対象のフォルダに保存されている画像が３以上あるか否かを判定する（ステップＳＴ２）。
【００３８】
ステップＳＴ２が否定された場合、すなわち処理対象のフォルダに画像が２つのみ保存されている場合には、後述する２画像分類処理を行う（ステップＳＴ３）。ステップＳＴ２が肯定されると、撮影日時が隣接する画像間の撮影時間差の平均値である平均撮影時間差を算出する処理を行う（ステップＳＴ４）。以下、平均時間差算出処理について説明する。
【００３９】
図３は平均時間差算出処理のフローチャートである。まず、処理対象の画像を撮影日時が最も古い画像に設定し（ｉ＝１、ステップＳＴ２１）、撮影時間差の合計値を０に設定する（ステップＳＴ２２）。そして、処理対象画像と撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差があらかじめ設定した設定値Ｂ０よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。ステップＳＴ２３が肯定されると、新たな合計値を現在の合計値に設定値Ｂ０を加算した値に設定する（ステップＳＴ２４）。ステップＳＴ２３が否定されると、新たな合計値を現在の合計値に撮影時間差を加算した値に設定する（ステップＳＴ２５）。
【００４０】
そして、処理対象画像を上記次画像に設定し（ステップＳＴ２６）、新たに設定した処理対象画像に次画像が存在するか否かを判定する（ステップＳＴ２７）。ステップＳＴ２７が肯定されるとステップＳＴ２３に戻り、ステップＳＴ２３以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ２７が否定されると、合計値を処理対象のフォルダに保存されたすべての画像数から１を減算した値により除算することにより平均撮影時間差を算出し（ステップＳＴ２８）、平均撮影時間差算出処理を終了する。
【００４１】
図２に戻り、ステップＳＴ４に続いて、ポアソン分布の確率変数からしきい値Ｔｈ１を算出する（ステップＳＴ５）。以下、しきい値Ｔｈ１の算出について説明する。
【００４２】
ここで、「ポアソン分布の確率関数」とは、単位時間内に平均λ回起こる事象Ａがあるときに、単位時間内に事象Ａがｘ回起こる確率Ｐ（ｘ）を算出するための関数であり、下記の式（１）により表される。
【数１】
2007122110.tif 000003
【００４３】
式（１）より、１分間に平均λ回撮影を行う人がいるときに、ｔ分間に同一のイベントにおいて１度も撮影を行わない確率Ｐを求めるための関数を求めると下記の式（２）となる。
【数２】
2007122110.tif 000004
【００４４】
ここで、確率Ｐ（０）をあらかじめ設定しておき、画像間の撮影時間差からλを算出すると、ｔは下記の式（３）により求めることができる。
【数３】
2007122110.tif 000005
【００４５】
本実施形態においては、求めたｔの値を「ポアソン分布の確率関数から得られるしきい値」とするものである。具体的には、式（１）〜（３）における確率Ｐ（０）の値を１０％程度の値に設定しておき、ステップＳＴ４において算出した平均時間差から単位時間あたりの撮影回数λを算出することによりｔの値を算出することができ、算出したｔの値をしきい値Ｔｈ１とするものである。
【００４６】
続いて、算出したしきい値Ｔｈ１があらかじめ定めたしきい値の最小値Ｔｍｉｎ０よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ６が肯定されると、処理対象の画像を撮影日時が最も古い画像に設定し（ｉ＝１）、画像を分類するカテゴリナンバーを１に設定し、処理対象の画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ７）。そして、処理対象画像と撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差がしきい値Ｔｈ１よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ８）。ステップＳＴ８が肯定されると、新たなカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに１を加算した値に設定し（ステップＳＴ９）、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ１０）。なお、ステップＳＴ８が否定された場合はステップＳＴ１０に進み、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する。
【００４７】
続いて、処理対象画像を上記次画像に設定し（ステップＳＴ１１）、新たに設定した処理対象画像に次画像が存在するか否かを判定する（ステップＳＴ１２）。ステップＳＴ１２が肯定されるとステップＳＴ８に戻り、ステップＳＴ８以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ１２が否定されると、処理を終了する。
【００４８】
一方、ステップＳＴ６が否定されると、処理対象のフォルダに保存されたすべての画像のカテゴリナンバーを１に設定し（ステップＳＴ１３）、処理を終了する。この場合、処理対象のフォルダに保存された画像は何ら分類されないこととなる。
【００４９】
次いで、２画像分類処理について説明する。図４は２画像分類処理のフローチャートである。まず、２つの画像の撮影時間差があらかじめ定めたしきい値の最小値Ｔｍｉｎ０よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ３１）。ステップＳＴ３１が肯定されると、撮影日時が最初の画像のカテゴリナンバーを１に設定するとともに、他方の画像のカテゴリナンバーを２に設定し（ステップＳＴ３２）、処理を終了する。ステップＳＴ３１が否定されると、双方の画像のカテゴリナンバーを１に設定し（ステップＳＴ３３）、処理を終了する。
【００５０】
なお、上記のように処理対象のフォルダに保存されたすべての画像を分類した後、分類部３０はカテゴリに毎に新たなフォルダを作成し、各フォルダにそれぞれに分類された画像を保存する。
【００５１】
また、分類部３０はさらに各フォルダに分類された画像を処理対象のフォルダとして、さらに分類処理を行うようにしてもよい。各フォルダにおける画像の分類処理は図２に示す処理と同一であるため詳細な説明は省略する。なお、この分類処理は、図２のステップＳＴ６が否定されるまで繰り返し行うようにしてもよく、あらかじめ定めた回数のみ繰り返し行うようにしてもよい。このように、分類処理を繰り返し行うことにより、図５に示すように処理対象のフォルダに保存された画像を階層化して分類することができる。
【００５２】
このように、第１の実施形態においては、ポアソン分布の確率関数から得られるしきい値Ｔｈ１をカテゴリの区切り位置を決定するためのしきい値としていることから、画像を分類するためのしきい値が一定のしきい値ではなく、処理対象のフォルダに保存された複数の画像の撮影時間差に応じて適応的に変更されたしきい値となる。したがって、分類の対象となる複数の画像の撮影時間差に応じて、複数の画像を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００５３】
また、平均撮影時間差算出処理において、撮影時間差があらかじめ設定した設定値Ｂ０を超えている場合に撮影時間差を設定値Ｂ０により置換することにより、無意味に大きな撮影時間差により、ポアソン分布の確率変数から得られるしきい値Ｔｈ１の変動が大きくなることを防止できるため、より精度良く画像を分類することができる。
【００５４】
また、分類されたカテゴリ毎の画像群に対する分類処理を分類処理が行われる毎に繰り返し行うことにより、画像を階層化して分類することができる。
【００５５】
また、ポアソン分布の確率関数から得られるしきい値Ｔｈ１が、あらかじめ定められた最小値Ｔｍｉｎ０以下となる場合に分類処理を終了することにより、撮影時間差が短い２つの画像が異なるカテゴリに分類されてしまうことを防止することができる。
【００５６】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。図６は本発明の第２の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、第２の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第２の実施形態による画像分類装置１′は、第１の実施形態による画像分類装置１における分類部３０とは異なる分類処理を行う分類部３２を備えたものである。
【００５７】
次いで、第２の実施形態における分類部３２が行う画像の分類処理について説明する。なお、本実施形態においては処理対象のフォルダには複数の画像が保存されているものとする。図７は第２の実施形態における分類処理のフローチャートである。ユーザが入力部１６から画像分類の指示を行うことにより分類部３２が処理を開始し、まず、処理対象のフォルダに保存されている画像を撮影日時の昇順にソートし（ステップＳＴ４１）、処理対象のフォルダに保存されている画像が３以上あるか否かを判定する（ステップＳＴ４２）。
【００５８】
ステップＳＴ４２が否定された場合、すなわち処理対象のフォルダに画像が２つのみ保存されている場合には、図４に示す２画像分類処理を行う（ステップＳＴ４３）。ステップＳＴ４２が肯定されると、図３に示す平均撮影時間差算出処理を行う（ステップＳＴ４４）。続いて、撮影時間差の標準偏差を算出する（ステップＳＴ４５）。標準偏差は下記の式（４）により算出する。なお、式（４）においてσが標準偏差、ｎは処理対象のフォルダに保存された画像数−１、ｘｍは平均撮影時間差、ｘｊは撮影時間差である。
【数４】
2007122110.tif 000006
【００５９】
続いて、処理対象の画像を撮影日時が最も古い画像に設定し（ｉ＝１）、画像を分類するカテゴリナンバーを１に設定し、処理対象の画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ４６）。そして、処理対象画像と撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差の絶対値を標準偏差により正規化した値（｜ｘｊ−ｘｍ｜／σ）が、標準偏差に基づいて定めたしきい値Ｔｈ２より大きいか否かを判定する（ステップＳＴ４７）。ここで、しきい値Ｔｈ２の値としては、σまたは２σ等の値を用いればよい。
【００６０】
ステップＳＴ４７が肯定されると、新たなカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに１を加算した値に設定し（ステップＳＴ４８）、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ４９）。なお、ステップＳＴ４７が否定された場合はステップＳＴ４９に進み、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する。
【００６１】
続いて、処理対象画像を上記次画像に設定し（ステップＳＴ５０）、新たに設定した処理対象画像に次画像が存在するか否かを判定する（ステップＳＴ５１）。ステップＳＴ５１が肯定されるとステップＳＴ４７に戻り、ステップＳＴ４７以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ５１が否定されると、処理を終了する。
【００６２】
このように、第２の実施形態においては、すべての撮影時間差と平均撮影時間差との差を標準偏差により正規化した値と、標準偏差に基づいて定めたしきい値Ｔｈ２とを比較していることから、分類を行うためのしきい値との比較が、統計的に正規化された状態で行われることとなる。したがって、一定のしきい値ではなく、撮影時間差の正規分布に応じて適応的に変更されたしきい値により画像を分類することとなる。したがって、分類の対象となる複数の画像の撮影時間差に応じて、複数の画像を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００６３】
また、平均撮影時間差算出処理において、撮影時間差があらかじめ設定した設定値Ｂ０を超えている場合に撮影時間差を設定値Ｂ０により置換することにより、無意味に大きな撮影時間差により、平均撮影時間差さらには標準偏差の変動が大きくなることを防止できるため、より精度良く画像を分類することができる。
【００６４】
また、分類されたカテゴリ毎の画像群に対する分類処理を分類処理が行われる毎に繰り返し行うことにより、画像を階層化して分類することができる。
【００６５】
なお、上記第２の実施形態においては、処理対象画像と、撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差の絶対値を標準偏差により正規化した値（｜ｘｊ−ｘｍ｜／σ）が、標準偏差に基づいて定めたしきい値Ｔｈ２より大きいか否かを判定しているが、処理対象画像と、撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差の絶対値を分散σ2により正規化した値（｜ｘｊ−ｘｍ｜／σ2）が、分散に基づいて定めたしきい値より大きいか否かを判定してもよく、撮影時間差の偏差値を求め、求めた偏差値を標準偏差に基づいてあらかじめ定めたしきい値より大きいか否かを判定するようにしてもよい。
【００６６】
次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。図８は本発明の第３の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、第３の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第３の実施形態による画像分類装置１″は、第１の実施形態による画像分類装置１における分類部３０とは異なる分類処理を行う分類部３４を備えたものである。
【００６７】
以下、第３の実施形態における分類部３４が行う画像の分類処理について説明する。なお、本実施形態においては処理対象のフォルダには複数の画像が保存されているものとする。図９は第３の実施形態における分類処理のフローチャートである。ユーザが入力部１６から画像分類の指示を行うことにより分類部３４が処理を開始し、まず、処理対象のフォルダに保存されている画像を撮影日時の昇順にソートし（ステップＳＴ６１）、処理対象のフォルダに保存されている画像が３以上あるか否かを判定する（ステップＳＴ６２）。
【００６８】
ステップＳＴ６２が否定された場合、すなわち処理対象のフォルダに画像が２つのみ保存されている場合には、図４に示す２画像分類処理を行う（ステップＳＴ６３）。ステップＳＴ６２が肯定されると、図３に示す平均撮影時間差算出処理を行う（ステップＳＴ６４）。続いて、算出した平均撮影時間差（Ｔｓ０とする）があらかじめ定めたしきい値の最小値Ｔｍｉｎ１よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ６５）。ステップＳＴ６５が肯定されると、処理対象の画像を撮影日時が最も古い画像に設定し、画像を分類するカテゴリナンバーを１に設定し、処理対象の画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ６６）。そして、処理対象画像と撮影日時が次に古い次画像との撮影時間差が、重み係数α（αは経験的に定めた値）により重みづけした平均撮影時間差からなるしきい値Ｔｈ３（＝α×Ｔｓ０）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ６７）。ステップＳＴ６７が肯定されると、新たなカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに１を加算した値に設定し（ステップＳＴ６８）、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する（ステップＳＴ６９）。なお、ステップＳＴ６７が否定された場合はステップＳＴ６９に進み、次画像のカテゴリナンバーを現在のカテゴリナンバーに設定する。
【００６９】
続いて、処理対象画像を上記次画像に設定し（ステップＳＴ７０）、新たに設定した処理対象画像に次画像が存在するか否かを判定する（ステップＳＴ７１）。ステップＳＴ７１が肯定されるとステップＳＴ６７に戻り、ステップＳＴ６７以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ７１が否定されると、処理を終了する。
【００７０】
一方、ステップＳＴ６５が否定されると、処理対象のフォルダに保存されたすべての画像のカテゴリナンバーを１に設定し（ステップＳＴ７２）、処理を終了する。
【００７１】
このように、第３の実施形態においては、重みづけした平均撮影時間差をカテゴリの区切り位置を決定するためのしきい値Ｔｈ３としていることから、画像を分類するためのしきい値が一定のしきい値ではなく、処理対象のフォルダに保存された複数の画像の撮影時間差に応じて適応的に変更されたしきい値となる。したがって、分類の対象となる複数の画像の撮影時間差に応じて、画像群を複数のカテゴリに精度良く分類することができる。
【００７２】
また、平均撮影時間差算出処理において、撮影時間差があらかじめ設定した設定値Ｂ０を超えている場合に撮影時間差を設定値Ｂ０により置換することにより、無意味に大きな撮影時間差により、平均撮影時間差の変動、さらにはしきい値Ｔｈ３の変動が大きくなることを防止できるため、より精度良く画像を分類することができる。
【００７３】
また、分類されたカテゴリ毎の画像群に対する分類処理を分類処理が行われる毎に繰り返し行うことにより、画像を階層化して分類することができる。
【００７４】
また、平均撮影時間差Ｔｓ０が、あらかじめ定められた最小値Ｔｍｉｎ１以下となる場合に、分類処理を終了することにより、撮影時間差が短い場合に画像が異なるカテゴリに分類されてしまうことを防止することができる。
【００７５】
なお、上記第１から第３の実施形態においては、処理対象のフォルダに画像が３以上保存されているか否かを判定し、この判定が否定された場合に２画像分類処理を行っているが、あらかじめ画像が２枚であることが分かっている場合には、この判定を行うことなく、直ちに２画像分類処理を行うようにしてもよい。また、２画像分類処理専用の分類部を設けるようにしてもよい。
【００７６】
また、上記第１から第３の実施形態においては、平均撮影時間差算出処理において、撮影時間差があらかじめ設定した設定値Ｂ０よりも大きいか否かを判定し、この判定が肯定された場合には、撮影時間差を設定値Ｂ０により置換して平均撮影時間差を算出しているが、この処理を行うことなく、撮影時間差のみを用いて平均撮影時間差を算出してもよい。
【００７７】
また、上記第１から第３の実施形態において平均撮影時間差を算出する際に、処理対象のフォルダまたはカテゴリに分類後のフォルダに保存された撮影日時が最も新しい画像と撮影日時が最も古い画像との撮影時間差を、（画像数−１）により除算することにより算出してもよい。
【００７８】
以上、本発明の第１から第３の実施形態に係る装置について説明したが、コンピュータを、上記の分類部３０，３２，３４に対応する手段として機能させ、図２，３，４，７，９に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。また、このようなプログラムを、画像を閲覧するためのビューアソフトに組み込むようにしてもよい。
【００７９】
図１０は、分類部３０，３２，３４が行う処理を行わせるプログラムを組み込んだビューアソフトの表示画面の例を示す図である。図１０に示すようにこの画面５０には、フォルダのツリー構造を表示するフォルダ表示エリア５０Ａと、ユーザが指定したフォルダに保存された画像のサムネイル画像の一覧を表示するサムネイル画像表示エリア５０Ｂと、各種処理を行わせるためのボタンを表示するボタン表示エリア５０Ｃとが含まれている。
【００８０】
フォルダ表示エリア５０Ａには、０１，０２，０３の３つのフォルダが表示されている。なお、各フォルダには複数の画像が保存されているものとする。また、ボタン表示エリア５０Ｃには、画像を拡大するための拡大ボタン、プリントを行うためのプリントボタンに加えて、分類処理を実行させるための分類ボタン５０Ｄが含まれている。
【００８１】
そして、ユーザがフォルダ表示エリア５０Ａにおいて処理対象のフォルダを指定した後に、分類ボタン５０Ｄをクリックすることにより、ビューアソフトが分類処理を実行する。例えば、０１フォルダを指定後に分類ボタン５０Ｄをクリックすると、０１フォルダに保存された画像が分類されることとなる。これにより、０１フォルダに保存された画像が階層化されて分類され、図１１に示すように、フォルダ表示エリア５０Ａには、階層化されたフォルダが表示されることとなる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の第１の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】第１の実施形態における分類処理のフローチャート
【図３】平均撮影時間差算出処理のフローチャート
【図４】２画像分類処理のフローチャート
【図５】処理対象のフォルダに保存された画像を階層化して分類した状態を示す図
【図６】本発明の第２の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図
【図７】第２の実施形態における分類処理のフローチャート
【図８】本発明の第２の実施形態による画像分類装置の構成を示す概略ブロック図
【図９】第２の実施形態における分類処理のフローチャート
【図１０】ビューアソフトの表示画面の例を示す図（その１）
【図１１】ビューアソフトの表示画面の例を示す図（その２）
【符号の説明】
【００８３】
１，１′，１″    画像分類装置
２    メモリカード
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
１８    表示部
２０    カードスロット
２２    圧縮解凍部
２４    ハードディスク
２６    メモリ制御部
２８    表示制御部
３０，３２，３４    分類部
【図１】
2007122110.tif 000007
【図２】
2007122110.tif 000008
【図３】
2007122110.tif 000009
【図４】
2007122110.tif 000010
【図５】
2007122110.tif 000011
【図６】
2007122110.tif 000012
【図７】
2007122110.tif 000013
【図８】
2007122110.tif 000014
【図９】
2007122110.tif 000015
【図１０】
2007122110.tif 000016
【図１１】
2007122110.tif 000017